AI大模型数字化底座开发及收购

需求背景

随着AI大模型在智能制造、智慧城市、企业数字化等领域的广泛应用，企业对高效、可扩展的AI数字化底座需求激增。天津小波智联信息技术有限公司作为工业互联网数据服务提供商，致力于为制造业客户提供智能化解决方案，但目前缺乏自主可控的AI大模型基础设施，制约了业务拓展和技术创新。

公司计划通过自主研发或战略收购方式，构建AI大模型数字化底座，以支撑智能决策、自动化流程优化、数据资产价值挖掘等核心业务场景，提升行业竞争力。

需解决的主要技术难题

1.算力瓶颈：现有AI训练与推理算力不足，难以支撑千亿级参数模型的训练需求。

2.数据治理：缺乏高质量行业数据集，且数据标注标准不统一，影响模型训练效果。

3.模型优化：通用大模型在垂直行业（如制造业）的适配性较差，需优化推理效率与精度。

4.部署成本：云端大模型服务成本较高，需探索轻量化边缘部署方案。

期望实现的主要技术目标

1.技术指标：

支持千亿级参数大模型训练，推理延迟≤50ms

构建行业知识增强型AI，在制造业场景的准确率≥95%

实现云-边协同架构，边缘端模型压缩率≥80%

2.业务指标：

支撑智能质检、供应链优化、设备预测性维护等核心业务

降低AI应用开发周期50%以上

3.经济指标：

算力成本降低30%（对比主流云服务）

3年内实现技术投资回报